Entwicklung und Anwendung von Methoden und Modellen zur Berechnung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Emissionen in Europa

IER

Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung

Entwicklung und

Anwendung von

Methoden und

Modellen zur

Berechnung von

räumlich und zeitlich

hochaufgelösten

Emissionen in Europa

Balendra Thiruchittampalam

Band 118

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. ...

....

....

....

....

...

Forschungsbericht

Entwicklung und Anwendung von Methoden und Modellen zur

Be-rechnung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Emissionen in

Europa

Von der Fakultät Energie-, Verfahrens- und Biotechnik der Universität Stuttgart zur Erlangung der Würde eines Doktor-Ingenieurs (Dr.-Ing.) genehmigte Abhandlung

Vorgelegt von

Balendra Thiruchittampalam geboren in Jaffna

Hauptberichter: Prof. Dr.-Ing. Rainer Friedrich Mitberichter: Prof. Dr.-Ing. Günther Baumbach

Tag der Einreichung: 16. Oktober 2013 Tag der mündlichen Prüfung: 08. April 2014

Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) Prof. Dr.-Ing. Alfred Voß

Abteilung Technikfolgenabschätzung und Umwelt (TFU) Prof. Dr.-Ing. Rainer Friedrich

2014

Danksagung

Die Vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) der Universität Stuttgart. Mein besonderer Dank gilt meinem Doktorvater, Herrn Prof. Dr.-Ing. Rainer Friedrich für die Unter-stützung und die Betreuung meiner Dissertation. Herrn Prof. Dr.-Ing. Günther Baumbach danke ich ebenfalls sehr herzlich für die Übernahme des Zweitgutachtens.

Ganz herzlich will mich bei all denen bedanken, welche durch ihre Unterstützung wesentlich zum Gelingen dieser Arbeit beitragen haben. Zum Gelingen dieser Arbeit haben insbesondere Herr Dr.-Ing. Jochen Theloke, Herr Dipl.-Inf. Christian Schieberle, Herr Dr. rer. nat. Felix Vogel, Frau Dipl. Geogr. Melinda Knecht, Frau Dipl. Geogr. Soňa Laufer, Herr Ing. Matthias Kopp, Herr Dipl.-Ing. Julian Mehne, Herr Dipl. Geogr. Thomas Gauger und Herr Dipl.-Math. (FH) Michael Janko beigetragen.

Bedanken möchte ich mich auch sehr herzlich für die freundschaftliche Kollegialität und die vielen wissenschaftlichen Diskussionen bei Frau Dipl.-Ing. Tatjana Kampffmeyer, Frau Dipl.-Wi.-Ing. Kat-rin Ohlau, Frau Dipl. Geogr. Renate Köble, Herrn Dr. rer. nat. Ingo Huck, Frau Dr.-Ing. Ulrike Kug-ler, Frau Dr.-Ing. Alexandra Kuhn, Frau Dr.-Ing. Sandra Torras, Herrn Ralf Schelle, Herrn Dipl.-Wi.-Ing Jürgen Apfelbeck, Herrn Dr.-Dipl.-Wi.-Ing. Peter Fantke, Herrn Dipl.-Dipl.-Wi.-Ing. Philipp Preiss, Herrn Dr.-Dipl.-Wi.-Ing. Thomas Pregger, Herrn Dr. rer. nat. Heiko Pfeifer, Herrn Dr. rer. nat. Daniel Niklaß und Frau Dipl.-Ing. agr. Susanne Wagner.

Meine Arbeit ist meinen Eltern und meiner Schwester gewidmet. Ich bin sehr dankbar für ihre Geduld und ihre uneingeschränkte Unterstützung nicht nur während der Promotionszeit.

Stuttgart, im April 2014 Balendra Thiruchittampalam

Inhaltsverzeichnis

1.2 Ziele und Aufbau der Arbeit ... 3

1.3 Stand des Wissens und Verbesserungspotenziale ... 4

2 Grundlagen ... 7

2.1 Entstehung von Emissionen ... 7

2.2 Berechnung von Emissionen ... 8

2.2.1 Prinzipielles Vorgehen bei der nationalen Emissionsberechnung ... 9

2.2.2 Emissionen aus internationalen Abkommen und Berichtspflichten ... 10

2.3 Räumliche Verteilung von Emissionen ... 11

2.4 Zeitliche Auflösung von Emissionen ... 15

3 Verbesserung von Methoden zur räumlichen Auflösung von Emissionen ... 16

3.1 Weiterentwicklung der Methodik der räumlichen Auflösung ... 16

3.2 Sektorale Weiterentwicklungen bei der räumlichen Emissionsverteilung ... 18

3.2.1 Energiebereitstellung, Industrie und Abfallwirtschaft... 18

3.2.2 Haushalte, Kleinverbraucher und sonstige flächenhafte Emissionsquellen ... 23

3.2.3 Verkehr: Straßenverkehr und andere mobile Quellen ... 32

3.2.4 Landwirtschaft ... 53

3.3 Anwendungsbeispiele: Räumlich hoch aufgelöste Emissionen... 58

3.3.1 Räumliche Verteilung von klassischen Schadstoffen ... 58

3.3.2 Räumliche Verteilung von Treibhausgasen ... 62

4 Verbesserung von Methoden zur zeitlichen Auflösung von Emissionen ... 68

4.1 Weiterentwicklung der Methodik der zeitlichen Auflösung ... 68

4.2 Sektorale Weiterentwicklungen bei der zeitlichen Auflösung ... 69

4.2.1 Strom- und Wärmeversorgung mit Großfeuerungsanalgen ... 69

4.2.2 Haushalte ... 88

4.2.3 Gewerbe, Handel und Dienstleistungen ... 96

4.2.4 Straßenverkehr ... 103

4.2.5 Landwirtschaft ... 114

4.2.6 Temperaturunabhängige der übrigen Quellgruppen ... 124

4.3 Anwendungsbeispiele: Räumlich und zeitlich hochaufgelöste Emissionen ... 126

4.3.1 Stündliche und tägliche Emissionen auf nationaler Ebene in Europa ... 126

4.3.2 Stündliche Emissionen auf Gitterebene in Europa ... 130

4.4 Berücksichtigung von zukünftigen Entwicklungen bei der zeitlichen Auflösung ... 135

5 Unsicherheitsbetrachtung ... 140

5.1 Methoden zur Bestimmung der Unsicherheit von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Emissionen in Europa ... 140

5.2 Exemplarische Unsicherheitsanalyse mit Hilfe von Transportmodellen und Messungen ... 144

5.3 Exemplarische Unsicherheitsanalyse der räumlichen Verteilung am Beispiel des Straßenverkehrs... 146

5.4 Exemplarische Unsicherheitsanalyse der zeitlichen Auflösung am Beispiel von Kraftwerken . 148 6 Schlussfolgerung und Ausblick ... 151

6.1 Schlussfolgerung ... 151

6.2 Ausblick ... 157

7 Literaturverzeichnis ... 159

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 3.1: Schematische Darstellung der räumlichen Auflösung von Emissionen

(Thiruchittampalam et al. 2010) ... 16

Abbildung 3.2: Gesamtemissionen aus den Sektoren Strom- und Wärmeversorgung, Industrie und Abfallwirtschaft in EU-31 ... 23

Abbildung 3.3: Emissionsanteile von Haushalten, Kleinverbrauchern und sonstige flächenhafte Emissionen ... 24

Abbildung 3.4: Länderspezifische Emissionsanteile bei Haushaltsfeuerungen für PM10 unterschieden nach Energieträgern ... 25

Abbildung 3.5: Abhängigkeit des Anteils der Haushalte mit Gasanschluss von der Bevölkerungsdichte (Einwohner/km²) ... 26

Abbildung 3.6: Verteilparameter auf administrativer Ebene (NUTS3) für sonstige Energieträger (Kohle, Öl und Pellets): (a) Bevölkerungsbereich klein 100.000 Einwohner und (b) Gesamter Bereich ... 28

Abbildung 3.7: Räumliche Verteilung der CO2 Emissionen aus Haushalten und sonstigen Kleinverbrauchern in [Gg/km²Jahr] ... 30

Abbildung 3.8: Relativer Anteil der berichteten Emissionen aus dem Verkehr in Europa (vgl. UNFCCC 2011 und CEIP 2011b) ... 32

Abbildung 3.9: Schematische Darstellung der räumlichen Auflösung der Abgasemissionen des Straßenverkehrs in Europa ... 33

Abbildung 3.10: Verkehrsflüsse aus einem Trans-Tools Modell-Lauf für das Jahr 2008 ... 35

Abbildung 3.11: Vervollständigung des Straßennetzes mit GISCO-Eurostat (GISCO 2010) ... 36

Abbildung 3.12: Räumliche Verteilung der PM10-Emissionen des Straßenverkehrs in Europa in einer 5km × 5km-Auflösung für das Jahr 2008 ... 40

Abbildung 3.13: Verkehrsflüsse von Binnenwasserstraßen in [t/d] für 2008 ... 44

Abbildung 3.14: Korrelation zwischen einer durchschnittlichen Transportleistung und CEMT-Klasse ... 44

Abbildung 3.15: Relativer dimensionsloser Verteilparameter der Küstenschifffahrt (Zwölf-Meilen-Zone) ... 45

Abbildung 3.16: Exklusive ökonomische Wirtschaftszone (EEZ) (VLIZ 2011) ... 47

Abbildung 3.17: SO2-Emissionen aus der nationalen und internationalen Schifffahrt im Modellgebiet für das Jahr 2008 ... 48

Abbildung 3.18: Schienenpersonenverkehr berechnet mit Trans-Tools für das Jahr 2008 ... 51

Abbildung 3.19: Gesamt-NOx-Emissionen aus dem Schienenverkehr (Ausschnitt für Europa) ... 52

Abbildung 3.20: Relativer Anteil der landwirtschaftlichen Subkategorien für EU-31 (2008) ... 53

Abbildung 3.21: Räumliche Verteilung der landwirtschaftlichen NH3-Emissionen in Europa ... 56

Abbildung 3.22: Schadstoffbezogene Beiträge von anthropogenen Quellen in Europa (EU-31) für das Jahr 2008... 58

Abbildung 3.23: Räumliche Verteilung der Stickoxidemissionen 2008 in Europa in einer 5km × 5km-Auflösung ... 60

Abbildung 3.24: Häufigkeitsverteilung von räumlich aufgelösten Schadstoffemissionen in Europa: (a) NOx, (b) NMVOC, (c) NH3 und (d) PM10 ... 61

Abbildung 3.25: Schadstoffbezogene Beiträge von Treibhausgasen von anthropogenen Quellen in Europa (EU-31) für das Jahr 2008 ... 62 Abbildung 3.26: Räumliche Verteilung aller berichteten Treibhausgase als CO2-Äquivalente im Jahr

2008 ... 63 Abbildung 3.27: Häufigkeitsverteilung der räumlich aufgelösten Treibhausgas-Emissionen in

Europa: (a) CO2, (b) N2O, (c) Gesamt-THG als CO2-Äquivalente inklusive CO2-Senken und

(d) CH4-Emissionen ... 64

Abbildung 3.28: Änderung der Landnutzung zwischen 2000 und 2006 (Meiner et al. 2010) ... 66 Abbildung 4.1: Relativer Energieträgeranteil an Stromerzeugung in Kraftwerken (2010) für Europa

(eigene Abbildung abgeleitet aus IIASA Gains 2010)... 70 Abbildung 4.2: Bestimmung der Temperaturabhängigkeit des monatlichen Braunkohleeinsatzes in

Kraftwerken für (a) Deutschland und (b) Schweden anhand der verfügbaren monatlichen

Braunkohleverbrauchsdaten zwischen 1990 und 2009 von (Eurostat 2009) ... 72 Abbildung 4.3: Bestimmung der Temperaturabhängigkeit des monatlichen Steinkohleeinsatzes in

Kraftwerken für (a) Deutschland und (b) Finnland anhand der verfügbaren monatlichen

Steinkohleverbrauchsdaten zwischen 1990 und 2009 von (Eurostat 2009) ... 73 Abbildung 4.4: Bestimmung der Temperaturabhängigkeit des monatlichen Erdgaseinsatzes in

Kraftwerken für (a) Lettland und (b) Estland anhand der verfügbaren monatlichen

Gasverbrauchsdaten zwischen 1990 und 2009 von (Eurostat 2009) ... 74 Abbildung 4.5: Gewichtungsfaktoren für Stickoxide aus der Stromerzeugung basierend auf GAINS

NEC Nr.6 (Amann et al. 2008) ... 77 Abbildung 4.6: Relative Energieträgereinsätze in europäischen Kraftwerken für 2008: (a)

Steinkohle und (b) Gas ... 77 Abbildung 4.7: Unterschiede zwischen schadstoffspezifischen Monatsprofilen der Stromerzeugung

in europäischen Ländern: (a) CO2-Monatsprofile und (b) PM10-Monatsprofile ... 79

Abbildung 4.8: Ableitung von täglichen Temperaturkorrelationen nach Boltzmann für (a) Montag bis Freitags in Estland und (b) samstags in Norwegen aus Last- und Verbrauchdaten für 2011 von (ENTSO-E 2012) ... 81 Abbildung 4.9: Ableitung von täglichen Temperaturkorrelationen nach Gauß für (a) Montag bis

Freitags in Bulgarien und (b) samstags in Griechenland aus Last- und Verbrauchdaten für 2011 von (ENTSO-E 2012) ... 82 Abbildung 4.10: Tägliche landesabhängige Emissionen für das Jahr 2008: (a) CO2 und (b) PM10 ... 84

Abbildung 4.11: Stündliche temperaturabhängige Profile für Kraftwerke in Europa: (a) mittwochs in Deutschland und (b) sonntags in Litauen (siehe Tabelle 8.22 und Tabelle 8.23) ... 86 Abbildung 4.12: Stündliche CO2-Emissionen 2008 aus Kraftwerken in Europa auf nationaler Ebene:

(a) stündliche CO2-Emissionen für das gesamte Jahr und (b) stündlich CO2-Emissionen für

einen Ausschnitt des Jahres ... 87 Abbildung 4.13: Stündliche PM10-Emissionen im Wochenverlauf für die erste Februarwoche in

Abbildung 4.14: Endenergieverbrauch in Deutschland nach Verwendungszwecken (eigene

Abbildung abgeleitet aus Christiansen et al. 2011)... 88 Abbildung 4.15: Sigmoidale Approximation eines Hauskollektives (Hellwig 2003) ... 90 Abbildung 4.16: Wind- und temperaturabhängige europäische Lastprofile (Exemplarisch für 4 m/s) ... 92 Abbildung 4.17: Gegenüberstellung von Verbrauch und Emissionen: (a) Täglicher normierter

Verbrauch eines durchschnittlichen Haushaltes und (b) tägliche nationale Emissionen aus

allen Haushalten für das Jahr 2008 ... 93 Abbildung 4.18: Temperaturabhängige Stundenverteilung des Energiebedarfs in deutschen

Haushalten: (a) wochentags und (b) samstags für durchschnittliche Gebäudetypen- und -alter ... 95 Abbildung 4.19: Stündliche Emissionen aus Haushalten: (a) Jahresverlauf 2008 und (b) erste

Februarwoche 2008 ... 96 Abbildung 4.20: Unterschiede zwischen Lastprofilen aus Gewerbe und Haushalte (Geiger und

Hellwig 2002) ... 98 Abbildung 4.21: Branchenspezifische Lastprofile für Deutschland (eigene Abbildung, Daten aus

BDEW/VKU/GEODE 2011) ... 99 Abbildung 4.22: Branchenspezifische temperaturabhängige Stundenverteilung in Deutschland für

einen Werktag: (a) Summenlastprofil Gewerbe und (b) Metall & KFZ (eigene Abbildung,

Daten aus BGW/VKU 2007) ... 100 Abbildung 4.23: Temperaturabhängige tägliche und stündliche Emissionen in Europa aus Gewerbe

und sonstigen Kleinverbrauchern in 2008 ... 102 Abbildung 4.24: Ableitung einer Näherungsfunktion für die Jahresganglinie von Bundesfernstraßen

in Deutschland für das Jahr 2005 ... 104 Abbildung 4.25: Übertragung der ferien- und feiertagkorrigierten Näherungsfunktion auf

europäische Länder ... 106 Abbildung 4.26: Grundlegende Wochenganglinientypen und resultierende Wochenganglinien für

Deutschland unterschieden nach Straßenklasse: (a) unterschiedliche Profiltypen an

Wochenganglinien und (b) Wochenganglinien nach Straßenklassen (eigene Abbildung, Daten für (a) aus (Fitschen und Kossmann 2007) und für (b) aus (Fitschen und Kossmann 2007) & (Pinkofsky 2006)) ... 107 Abbildung 4.27: Straßenspezifische Tagesganglinien unterschieden nach Personen- und

Güterverkehr (eigene Abbildung, Daten aus Hellebrandt und Mahmoudi 2006, Fitschen und

Kossmann 2007 und Pinkofsky 2006) ... 109 Abbildung 4.28: Ableitung von regionsabhängigen Tagesganglinien auf der Grundlage von

Verkehrszähldaten aus europäischen Metropolen unterschieden nach: (a) Mittel- und

Westeuropa, (b) Nordeuropa, (c) Südeuropa und (d) Osteuropa ... 110 Abbildung 4.29: Stündliche Emissionen aus dem Straßenverkehr auf der Landesebene: (a) für

ausgewählte Länder im Jahresverlauf und (b) Deutschland unterschieden nach

Fahrzeugkategorie für eine exemplarische Woche ... 112 Abbildung 4.30: Jahresprofile für ausgewählte Länder in Europa für 2008: (a) Ställe mit

Abbildung 4.31: Jahresprofile von pflanzenwachstumsabhängigen landwirtschaftlichen Aktivitäten für das Jahr 2008: (a) Ausbringung von Gülle und Festmist für ausgewählte Länder und (b)

alle Pflanzenwachstumsabhängigen Funktionen für Deutschland (vgl. Tabelle 4.6) ... 119 Abbildung 4.32: Tagesprofile für die Pflanzen- und Tierproduktion aus (Zapf et al. 1995) ... 121 Abbildung 4.33: Tägliche und stündliche Ammoniak Emissionen aus der Landwirtschaft für

ausgewählte Länder: (a) im Jahresverlauf und (b) im Wochenverlauf ... 122 Abbildung 4.34: Tägliche Emissionen für ausgewählte Länder und ausgewählte Schadstoffe für

2008: (a) PM10 in Deutschland, (b) NOx in Litauen, CO2 in Schweden und (d) CO in

Frankreich ... 126 Abbildung 4.35: Länderspezifische stündliche PM10-Emissionen in der Woche vom 07.07.2008 –

13.07.2008 (vgl. Tabelle 8.30) ... 128 Abbildung 4.36: Durchschnittliche stündliche Jahresemissionsanteile im Tagesverlauf mit

zugehöriger Streuung über das Jahr für NOx, PM10 und CO2 (Deutschland, 2008): (a) montags

und (b) sonntags ... 129 Abbildung 4.37: Stündliche Änderungen der PM10-Emission in Deutschland am Beispiel des

Straßenverkehrs... 131 Abbildung 4.38: Änderung der NOx-Emissionen in Europa im Tagesverlauf in einer 5km ×

5km-Auflösung ... 132 Abbildung 4.39: Histogramm und kumulierte Häufigkeit der stündlichen NOx Emissionen in

Europa um 16:00 Uhr (UTC) am 06.02.2008 (ohne Hochseeschifffahrt) ... 133 Abbildung 4.40: Struktur der Stromerzeugung in Deutschland bis 2050 (Schabbach und Wesselak

2012) ... 135 Abbildung 4.41: Substitution konventioneller Stromerzeugung durch erneuerbare Energien in

Deutschland 2007 (eigene Abbildung, Daten aus Klobasa et al. 2009) ... 136 Abbildung 4.42: Beispielhafte (a) Jahres- und (b) Wochenverläufe der Windgeschwindigkeit, der

Solarstrahlung, des Wasserabflusses und des Erdwärmeangebots (Kaltschmitt 2013) ... 137 Abbildung 4.43: Exemplarische synthetische Einspeiseprofile für (a) Photovoltaik und (b)

Windkraft (als Monatsband) in Baden-Württemberg (eigene Abbidlung, Daten aus EnBW

2013 & Leitermann 2006) ... 138 Abbildung 5.1: Vergleich zwischen Messung und Modell von lokalen fossilen CO2

-Konzentrationserhöhungen (FFCO2): Mittlerer Tagesverlauf 2005 (a) Januar und Februar und

(b) Juni und Juli (Vogel et al.) ... 144 Abbildung 5.2: Vergleich des mittleren Tagesverlaufs von Messung und Modell für lokale fossile

CO2-Konzentrationserhöhung (FFCO2): (a) Januar und Februar und (b) März (Eigene

Abbildung, Daten aus Vogel et al.) ... 145 Abbildung 5.3: Vergleich der CO2-Emissionen aus dem Straßenverkehr in Großbritannien ... 147

Abbildung 5.4: Vergleich der räumlichen Verteilung auf der Gitterebene (links Ausschnitt für

London, rechts Gegenüberstellung der Gitterwerte) ... 148 Abbildung 5.5: Vergleich des relativen monatlichen Einsatzes von Steinkohle (a) und Gas (b) in

Abbildung 5.6: Gegenüberstellung des relativen monatlichen Einsatzes von Steinkohle und Gas von

2010 bis 2011 ... 150

Abbildung 8.1: Entstehung von Emissionen bei Verbrennungsprozessen (Eigene Darstellung in Anlehnung an Baumbach 1993) ... 167

Abbildung.8.2: Überblick über das gesamte Modellgebiet in der ETRS-LAEA Projektion ... 168

Abbildung 8.3: Berechnung der effektiven Emissionshöhen nach (Pregger und Friedrich 2009) aus (Thiruchittampalam et al. 2010) ... 169

Abbildung 8.4: Jährliche Emissionsquellstärke der Punktquellemissionen für Europa (EU-31) in 2008 ... 175

Abbildung 8.5: Vervollständigte Bevölkerungsdaten für Europa in [Einw./km²] (Gallego 2010 & eigene Berechnung) ... 175

Abbildung 8.6: Bevölkerungsdichte in der Schweiz für 2008 [Einw./km²] ... 176

Abbildung 8.7: Jährlich umgeschlagene Gütermenge an Häfen in Europa (DG Mare 2000-2014) ... 178

Abbildung 8.8: Überblick über die berücksichtigten Rangierbahnhöfe in Europa ... 178

Abbildung 8.9: Schienengüterverkehr berechnet mit Trans-Tools für das Jahr 2008 ... 179

Abbildung 8.10: Jährliche PM10-Emissionen aus dem Schienenverkehr für Deutschland für das Jahr 2008 ... 180

Abbildung 8.11: Gesamt-PM10-Emissionen 2008 in einer 5km × 5km-Auflösung ... 182

Abbildung 8.12: Gesamt-NMVOC-Emissionen 2008 in einer 5km × 5km-Auflösung ... 183

Abbildung 8.13: Gesamt-NH3-Emissionen 2008 in einer 5km × 5km-Auflösung ... 184

Abbildung 8.14: Gesamt-CO2-Emissionen 2008 in einer 5km × 5km-Auflösung ... 185

Abbildung 8.15: Energieverbrauch in Kraft- und Heizwerken (2010) in [PJ] für Europa (IIASA Gains 2010) ... 186

Abbildung 8.16: Saisonale Schwankungen des Einsatzes von Energieträgern in Kraftwerken (Eurostat 2009)... 186

Abbildung 8.17: Sigmoidale Boltzmann-Funktion (Quelle: Dokumentation Origin-Software) ... 187

Abbildung 8.18: Umgedrehte Gauß-Funktion (Quelle: Dokumentation Origin-Software) ... 187

Abbildung 8.19: Saisonale Abhängigkeit des Braunkohleeinsatzes in Kraftwerken (Bulgarien links, Estland rechts) ... 187

Abbildung 8.20: Temperaturabhängigkeit des Öleinsatzes in Kraftwerken (Österreich (AT) oben, Finnland (FI) unten) ... 192

Abbildung 8.21: Temperaturabhängige Energieträgereinsätze und schadstoffspezifische Monatsprofile für Kraftwerke in Deutschland (2008) ... 194

Abbildung 8.22: Monatliche Emissionen für das Jahr 2008 aus der öffentlichen Kraftwerken (CO2 oben, PM10 unten) ... 194

Abbildung 8.23: Jährliche tatsächliche Heizgradtage in Europa 2008 (Eurostat 2012) ... 202

Abbildung 8.24: Tägliche wochentags-abhängige Temperaturkorrelation ... 202

Abbildung 8.25: Lastprofile für Haushalt-Verbrauchstypen (Hellwig 2003) ... 202

Abbildung 8.26: Windabhängiges Haushaltslastprofile für Deutschland ... 204

Abbildung 8.27: Temperaturabhängigkeit des Energieverbrauchs von Durchschnittshaushalten sonntags in Deutschland ... 204

Abbildung 8.28: Unterschiede zwischen Lastprofilen aus Gewerbe und Haushalte

(BDEW/VKU/GEODE 2011) ... 205 Abbildung 8.29: Stündliche Straßenverkehrsfaktoren für Paris und Mailand (Eigene Darstellung,

Daten aus Menut et al. 2012) ... 205 Abbildung 8.30: Einteilung der Jahresganglinien des Straßenverkehrs nach (Fitschen und Kossmann

2007) ... 206 Abbildung 8.31: Reguläre Residuen Näherungsfunktion Jahresprofil Straßenverkehrs ... 206 Abbildung 8.32: Grundlegende Tagesganglinientypen und resultierende Tagesganglinien für

zusammengefasste Wochentage (abgeleitet aus Fitschen und Kossmann 2007 und Pinkofsky 2006) ... 207 Abbildung 8.33: Grad der Besiedelung 2001 (Eurostat 2001) ... 207 Abbildung 8.34: Länderspezifische stündliche PM10-Emissionen im Wochenverlauf (Februar 2008)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 3.1: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für Strom- und Wärmeversorgung und

Energiebereitstellung in der Industrie ... 21 Tabelle 3.2: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für die Fermentation bei der Verdauung ... 54 Tabelle 4.1: Funktionen zur Berechnung des relativen monatlichen Braunkohleeinsatzes in

europäischen Kraftwerken (die Funktionsparameter für den Braunkohle Einsatz sind in

Tabelle 8.12 im Anhang aufgelistet) ... 72 Tabelle 4.2: Funktionen zur Berechnung des relativen monatlichen Steinkohleeinsatzes in

europäischen Kraftwerken (die Funktionsparameter für den Steinkohleeinsatz sind in

Tabelle 8.13 im Anhang aufgelistet) ... 74 Tabelle 4.3: Funktionen zur Berechnung des relativen monatlichen Gaseinsatzes in

europäischen Kraftwerken (die Funktionsparameter für den Gaseinsatz sind in Tabelle

8.14 im Anhang aufgelistet) ... 75 Tabelle 4.4: Wochentagsfaktoren für Grund-, Mittel- und Spitzenlastkraftwerke (Adolph 1997) ... 83 Tabelle 4.5: Ausgewählte branchenspezifische Wochentagsfaktoren (BDEW/VKU/GEODE

2011) ... 99 Tabelle 4.6: Überblick über temperaturabhängige Funktionen zur zeitlichen Beschreibung von

Ammoniakemissionen aus der Landwirtschaft (vgl. Geels et al. 2012 und Skjøth et al.

2011) ... 115 Tabelle 8.1: Indikatoren der zeitlichen Auflösung (Lenhart und Friedrich 1995) ... 167 Tabelle 8.2: Effektive Emissionshöhen angewendet in EMEP Modellen (EMEP 2003) ... 168 Tabelle 8.3: Verteilparameter für die Gewinnung und Umwandlung von Energie (inkl.

Prozessfeuerungen) ... 170 Tabelle 8.4: Verteilparameter industrielle Prozesse ... 171 Tabelle 8.5: Verteilparameter Abfall- und Abwasserbehandlung ... 173 Tabelle 8.6: NFR sektorbezogene Zuordnung zu Landnutzungsklassen (Tier-1-Ansatz bei

Fehlen weitergehender Information) (Goodwin et al. 2009) ... 173 Tabelle 8.7: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für industrielle Produktionsprozesse und

Produktanwendungen ... 174 Tabelle 8.8: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für Abfall und Abwasser ... 174 Tabelle 8.9: Split-Faktoren PM10 aus dem PKW-Verkehr abgeleitet mit Daten aus TREMOVE .. 177 Tabelle 8.10: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für Wirtschaftsdünger-Management ... 181 Tabelle 8.11: Landnutzungsgewichtungsfaktoren für landwirtschaftliche Böden und

Pflanzenproduktion ... 181 Tabelle 8.12: Funktionsparameter für den monatlichen Braunkohleeinsatz in europäischen

Kraftwerken ... 188 Tabelle 8.13: Funktionsparameter für den monatlichen Steinkohleeinsatz in europäischen

Kraftwerken ... 189 Tabelle 8.14: Funktionsparameter für den monatlichen Gaseinsatz in europäischen

Kraftwerken ... 190 Tabelle 8.15: Funktionen zur Beschreibung des Öleinsatzes in europäischen Kraftwerken ... 191 Tabelle 8.16: Funktionsparameter für Öleinsatz in europäischen Kraftwerken ... 191

Tabelle 8.17: Temperaturkorrelationen für den monatlichen Gesamteinsatz von fossilen

Energieträgern in europäischen Kraftwerken ... 193

Tabelle 8.18: Länderabhängige Parameter der Boltzmann-Temperaturkorrelation für den Tagesenergieverbrauch in Kraftwerken ... 195

Tabelle 8.19: Länderabhängige Parameter der Gauß-Temperaturkorrelation für den Tagesenergieverbrauch in Kraftwerken ... 197

Tabelle 8.20: Länderspezifische Zuordnung der Energieträger zu den Kraftwerkstypen (Grund-, Mittel und Spitzenlast) für die Europa ... 198

Tabelle 8.21: Geschätzte Faktoren zur stündlichen Einteilung der Kraftwerkstypen in Europa ... 199

Tabelle 8.22: Stündliche temperaturabhängige Anteile am Tagesenergieverbrauch von Kraftwerken für mittwochs in Deutschland ... 200

Tabelle 8.23: Stündliche temperaturabhängige Anteile am Tagesenergieverbrauch von Kraftwerken für sonntags in Litauen ... 201

Tabelle 8.24: Länderspezifischen Faktoren für Haushaltslastprofile untergliedert nach Gebäudeart und -alter ... 203

Tabelle 8.25: Baualtersgewichtete Haushalts-Lastprofile für Süd- und Norddeutschland (Wagner und Geiger 2005) ... 203

Tabelle 8.26: Länderanhängige Split-Faktoren für die landwirtschaftlichen Unterkategorien und die dazugehörigen Funktionen (siehe Tabelle 4.6 für die einzelnen Subsektoren) ... 208

Tabelle 8.27: Werte für den Parameter g (Maximum der Gauß-Funktion) ... 209

Tabelle 8.28: Werte für den Parameter g (Ausbreitung der Gauß-Funktion) ... 210

Tabelle 8.29: Tagesprofile für landwirtschaftliche Aktivitäten aus (Zapf et al. 1995) ... 211

Abkürzungsverzeichnis

Abkürzung Erklärung

AMVER Automated Mutual-assistance Vessel Rescue System AT Österreich

BA Bundesautobahn

BDEW Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft BE Belgien

BG Bulgarien

BGW Bundesverband der deutschen Gas- und Wasserwirtschaft BImSchG Bundesimmisionsschutzgesetz

BImSchV Bundesimmisionsschutzverordnung BS Bundesstraße

Cd Cadmium

CEMT Klassifikation der Schiffbarkeit von Binnenwasserstraßen CH Schweiz

CH4 Methan

CLC Corine Land Cover

CLRTAP Übereinkommen über weiträumige grenzüberschreitende Luftverschmutzung CO Kohlenmonoxid

CRF Common Reporting Format CY Zypern

CZ Tschechische Republik DE Deutschland

DK Dänemark EE Estland

EFTA Europäische Freihandelsassoziation

EMEP European Monitoring and Evaluation Programme ES Spanien

ETRS-LAEA Lambert Azimuthal Equal Area Coordinate Reference System (ETRS89) EU-27 Europäischen Union (ohne Kroatien)

EU-31 Europäische Union (ohne Kroatien) mit den Ländern der EFTA FI Finnland

FR Frankreich

GEODE Europäischer Verband der unabhängigen Strom- und Gasverteilerunternehmen GHG Treibhausgase GR Griechenland HC Kohlenwasserstoffe HCB Hexachlorbenzol HCH Hexachlorcyclohexan H-FKW/HFC Teilhalogenierte Flurkohlenwasserstoffe Hg Blei HU Ungarn

Abkürzung Erklärung

ICOADS International Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set IPCC Intergovermental Panel on Climate Change

IS Island IT Italien KFZ Kraftfahrzeuge Kyoto Kyoto-Protokoll LI Liechtenstein LNF Leichte Nutzfahrzeuge LT Litauen

LTO Landing Take-Off Cycle LU Luxemburg LV Lettland MT Malta MW Megawatt MZR Motorisierte Zweiräder N2O Stickstoffdioxid

NEC National Emission Ceilings NFR New Format for Reporting NH3 Ammoniak

NL Niederlande

NMVOC flüchtige Kohlenwasserstoffe ohne Methan NO Norwegen

NOx Stickoxide

NUTS Systematik der Gebietseinheiten für die Statistik O2 Sauerstoff

OPEC Organisation erdölexportierender Länder PAH Polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe PCB Polychlorierte Biphenyle PFC Perfluorcarbone PKW Personenkraftwagen PL Polen PM10 Feinstaub PM2.5 Feinstaub

POP Langlebige organische Schadstoffe (Persistent Organic Pollutant) PT Portugal RO Rumänien SE Schweden SF6 Schwefelhexafluorid SI Slowenien SK Slowakei

SNAP Selected Nomenclature for sources of Air Pollution SNF Schwere Nutzfahrzeuge

SO2 Schwefeldioxid

THG Treibhausgase

Abkürzung Erklärung

TT Trans-Tools (GIS-basiertes Verkehrsnetzmodell) UK Vereinigtes Königreich

UNECE Europäische Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen UNFCCC Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen

Kurzfassung

Räumlich und zeitlich hochauflösende Modelle sind essentiell für die Beantwortung vieler Fragestel-lungen der Luftreinhaltung und der Klimamodellierung. Hochauflösende Emissionsdaten werden be-nötigt, um die Konzentration von Schadstoffen mittels Chemie-Transportmodellen zu bestimmen und die Auswirkungen auf Mensch und Natur zu quantifizieren, sowie insbesondere adäquate Gegenmaß-nahmen zu entwickeln.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Methoden zur Modellierung von räumlich und zeitlich hochaufge-lösten Emissionen weiterzuentwickeln und diese am Beispiel der EU27- und der EFTA-Länder in einer 1km × 1km und stündlichen Auflösung für das Jahr 2008 anzuwenden.

Die Herleitung und Weiterentwicklung der Methoden der räumlichen und zeitlichen Auflösung mit zugehörigen detaillierten Gleichungen sind zwei der wesentlichen Verbesserungen, welche im Zuge dieser Arbeit durchgeführt wurden. Die Weiterentwicklungen der räumlichen Verteilung der Emissi-onen aus den Quellgruppen Energiebereitstellung, Industrie und Abfallwirtschaft betrifft das Berück-sichtigen von diffusen Emissionsanteilen bei punktquellrelevanten Sektoren. Die Neuerungen bei der räumlichen Verteilung von Emissionen aus Haushalten beinhalten insbesondere eine energieträger-gewichtete Verteilung. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Verbesserung der räumlichen Verteilung der Straßenverkehrsemissionen. Aufgrund der schwer zugänglichen Verkehrszähldaten auf europäischer Ebene wurden neue Methoden entwickelt, welche trotz schlechter Datenlage belastbare Emissionen auf Gitterebene liefern. Die Fortschritte bei der räumlichen Verteilung der Landwirtschaftsemissio-nen sind bei der Berechnung von diffusen Anteilen unter Berücksichtigung von Anlagen zur Inten-sivhaltung oder Aufzucht von Tieren zu finden.

Neben der räumlichen Verteilung steht die zeitliche Emissionsauflösung im besonderen Fokus der Weiterentwicklung von hochauflösenden Emissionsmodellen, da der Stand des Wissens bei der zeit-lichen Auflösung von Emissionen nach wie vor in einem rudimentären Zustand ist. Infolgedessen war es notwendig die zeitliche Auflösung von Emissionen in Europa auf eine belastbare Grundlage zu stellen, auf deren Basis die Hauptemissionsquellen: Strom- und Wärmeversorgung, Haushalte, Ge-werbe, Handel und Dienstleistungen, Straßenverkehr und Landwirtschaft stündlich aufgelöst werden können. Methodische Erweiterungen wie die verstärkte Integration von Temperaturdaten und anderer Parameter sind wesentliche Schwerpunkte dieser Arbeit. Das Ziel bei der zeitlichen Auflösung ist es, temperaturabhängige Funktionen zu entwickeln, auf deren Grundlage die Zeitprofile auch für zukünf-tige Jahre bestimmt werden können.

Auf der Basis der entwickelten Methoden wurde erstmalig das Ergebnis von stündlichen Emissionen für Europa auf einer 1km × 1km-Auflösung aufgezeigt.

Eine detaillierte und quantitative Unsicherheitsbetrachtung der räumlichen und zeitlichen Emissions-verteilung bedarf eines enormen Rechen- und Zeitaufwands, weswegen es notwendig war, häufig verwendete Methoden der Unsicherheitsbetrachtung auf die Anwendbarkeit für hochauflösende Emissionsmodelle zu prüfen und Empfehlungen abzugeben. Zudem wurde anhand von Beispielen aufgezeigt, wie die räumliche und zeitliche Unsicherheitsanalyse durchgeführt werden kann.

Abstract

High spatial and temporal resolution models are essential for answering many questions of air quality management and climate modeling. High-resolution emission models are required to determine the concentration of pollutants using chemical transport models, and to quantify the impacts on health and environment and in particular to develop adequate countermeasures.

The aim of this work is to develop methods for the calculation of spatially and temporally high-resolved emissions and to apply these exemplarily on a 1km × 1km and hourly resolution for the year 2008 in the EU-27 and EFTA countries.

The derivation of methods for the spatial and temporal resolution of emissions with corresponding detailed equations is one of the major improvements that have been carried out in the course of this work.

The improvement of the spatial distribution of emissions from the point source relevant sectors like energy supply, industry and waste management is achieved by considering sector specific diffuse emission shares. The progress of the spatial distribution of emissions from households is in particular the development of a fuel type weighted distribution over Europe. Another main focus is the devel-opment of the spatial distribution of road transport emissions. Due to the restricted access to traffic count data at the European level, methods have been established to provide reliable emissions on grid level for Europe. The progress in the spatial distribution of agricultural emissions is achieved by the consideration of diffuse shares similar to the other point source relevant sectors like energy supply or industry.

In addition to the spatial distribution of the emissions the temporal resolution is a main focus of this work, since the state of knowledge of the temporal resolution of emissions in Europe is still rudimen-tary. Therefore, it was necessary to develop in particular time curves for the hourly resolution of emissions for the main sectors, namely electricity and heat supply, households, commercial, trade and services, road transport and agriculture.

One of the main focuses of the development of temporal profiles was specifically to consider temper-ature data and other parameters. The derivation of the time profiles requires huge amount of indicator data for each time step. Consequently, the goal for the development of temporal profiles in Europe is to derive temperature dependent equations which are capable of generating sector specific profiles for the present as well as for the future.

Based on the developed methods, for the first time the visualization of hourly emissions on a 5km × 5km for Europe could be shown. The basis for the visualization was the calculation of hourly emis-sions at a 1km × 1km resolution.

Due to the lack of quantitative uncertainty assessments, it was necessary to identify the reasons for the lack of uncertainty analysis at the European level and also to describe the possibilities of a quan-titative uncertainty analysis for high resolution emission models. Moreover, on the basis of examples it was possible to describe, how the spatial and temporal uncertainty analysis of high resolution emis-sion models can be carried out.

1 Einleitung

Anthropogene Aktivitäten beeinflussen und ändern die Zusammensetzung der Atmosphäre schon seit den frühesten Epochen der Menschheitsgeschichte. Zu Beginn des Wirkens des Menschen auf die Atmosphäre stand, wenn auch räumlich und zeitlich sehr beschränkt, das Feuer. Die Verwendung von Brennholz zur Raumwärme und Nahrungszubereitung war lange Zeit die bedeutendste anthropogene Emissionsquelle. Doch dies änderte sich im Zuge der Nutzung von fossilen Energieträgern zur Ener-giegewinnung die spätestens seit der industriellen Revolution die Brennholznutzung als Hauptursache für Emissionen in die Luft abgelöst hat und auch heute noch von zentraler Bedeutung ist. Die emis-sionsverursachenden anthropogenen Aktivitäten werden aus heutiger Sicht in folgenden Hauptemit-tentengruppen zusammengefasst: Energieerzeugung und -bereitstellung, Industrie, Verkehr, Haus-halte, Gewerbe, Handel und Dienstleistung, Landwirtschaft, Abfall und Abwasser. Die Folgen der durch die Menschen verursachten Emissionen reichen von Schädigungen der Gesundheit, Gefähr-dung von Flora und Fauna bis hin zur Veränderung von globalen Klimasystemen. Das Wissen über die kausalen Zusammenhänge der anthropogenen Emissionen und die daraus entstehenden Auswir-kungen auf den Menschen und die Umwelt sind noch lange nicht vollständig geklärt. Zur Beschrei-bung und zur Erfassung von Emissionsquellen werden häufig Messungen an vielen unterschiedlichen Orten durchgeführt. Allerdings können Messungen nur punktuell erfolgen und daher kein vollständi-ges Abbild der Gesamtsituation liefern. Die Untersuchung der Zusammenhänge von Ursache und Wirkung bedarf aber vor allem eines möglichst vollständigen Abbilds der Emissionssituation. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, räumlich und zeitlich hochauflösende Emissionsmodelle heranzuzie-hen, um eine möglichst adäquate und vollständige Darstellung der Emissionssituation gewährleisten zu können. Neben der vollständigen Beschreibung der Emissionssituation geben Emissionsmodelle insbesondere die Möglichkeit der Vorhersage durch das Berechnen von unterschiedlichen Szenarien. Mit Hilfe von Szenarien ist es möglich, den Einfluss der Änderung von Parametern und quellgrup-penbezogene Minderungsmaßnahmen zu quantifizieren. Berechnungen und Auswertungen von hoch-auflösenden Emissionsmodellen sind daher essentiell, um eine wissenschaftliche Grundlage zu ge-ben, auf deren Basis Maßnahmen entwickelt werden können, um sowohl aktuelle als auch zukünftige Entwicklungen zu steuern oder ihnen entgegenzuwirken. Die hohe räumliche und zeitliche Auflösung ist notwendig, um mittels atmosphärischen Ausbreitungsmodellen Schadstoffkonzentrationen zu be-rechnen. Das Interesse an räumlich und zeitlich hochaufgelösten Emissionen beschränkt sich dabei nicht nur auf die Wissenschaft und die Politik: Wie sich gezeigt hat, gibt es zwischenzeitlich auch ein wachsendes Interesse seitens der Öffentlichkeit. Insbesondere die visuelle Auswertung und die Zur-verfügungstellung der Ergebnisse1 _{von hochauflösenden Modellen können dabei helfen, die}

Öffent-lichkeit auf die Auswirkungen der emissionsverursachenden Aktivitäten hin zu sensibilisieren und den Weg zur Verhaltensänderung zu ebnen.

1_{Öffentlich zugängliche Ergebnisse der räumlichen Verteilung von Emissionen können unter} http://carbones.ier.uni-stutt-gart.de/wms/european-map.html oder http://prtr.ec.europa.eu/DiffuseSourcesAir.aspx abgerufen werden.

1.1 Problemstellung

Luftschadstoffemissionen schwanken entsprechend den Variationen der emissionsverursachenden Aktivitäten (z. B. Stromerzeugung, Industrieproduktion, Verkehr) zeitlich (z. B. von Stunde zu Stunde eines Tags) und räumlich sehr stark. Für die Erarbeitung von Luftreinhaltestrategien und die Analyse des Klimawandels werden daher neben den oft verfügbaren nationalen jährlichen Emissi-onskatastern vor allem räumliche und zeitlich aufgelöste Emissionsdaten benötigt.

Im Rahmen der kontinuierlichen Weiterentwicklung von vorhandenen Methoden zur Berechnung von hoch aufgelösten Emissionsdaten ist es notwendig, die Methoden der räumlichen Verteilung weiter-zuentwickeln und zu aktualisieren. Darüber hinaus ist es erforderlich, die Auflösung der räumlichen Emissionsverteilung wesentlich in Relation zu den aktuell verfügbaren Emissionsmodellen zu erhö-hen, da aufgrund der Weiterentwicklungen von Chemie-Transportmodellen regional bereits Emissi-onsdaten bis zu einer Auflösung von 1km × 1km computertechnisch verarbeitet werden können. Neben der räumlichen Verteilung steht die zeitliche Emissionsauflösung im besonderen Fokus der Weiterentwicklung von hochauflösenden Emissionsmodellen, da sich der Stand des Wissens bei der zeitlichen Auflösung von Emissionen nach wie vor in einem rudimentären Zustand befindet. Daher sind insbesondere Zeitkurven der Emissionsverteilung für alle relevanten Hauptemissionsquellen eu-ropaweit zu entwickeln und zu erheben, indem die Variationen der emissionsverursachenden Pro-zesse bzw. Aktivitäten abgeschätzt oder modelliert werden. Dabei sind methodische Erweiterungen, bspw. die verstärkte Integration von Temperaturdaten und anderer Parameter durchzuführen, die Ein-fluss auf die Emissionssituation haben. Die Entwicklungen sollen im Speziellen für die Hauptemis-sionsquellgruppen Strom- und Wärmeversorgung, Haushalte, Gewerbe, Handel und Dienstleitungen, Straßenverkehr und Landwirtschaft erreicht werden.

Mit der Ausnahme der Validierung der Ergebnisse von hochauflösenden Emissionsmodellen mittels der Konzentrationsberechnung anhand von Chemietransport-Modellen existieren bis dato keine quantitativen Unsicherheitsanalysen für hochauflösende Emissionsmodelle auf der europäischen Ebene. Daher ist es notwendig, die Gründe für die fehlende Unsicherheitsbetrachtung auf der euro-päischen Ebene zu identifizieren und die Möglichkeit einer quantitativen Unsicherheitsbetrachtung für die räumliche und zeitliche Auflösung zu erörtern.

Mit den entwickelten Methoden sollen dann stündliche und auf Raster bezogene Emissionsdaten für das Jahr 2008 ermittelt und analysiert werden. Das Ergebnis soll aus einer sektoral, räumlich und zeitlich differenzierten Datenbasis für Europa (EU27 + EFTA2_{) bestehen.}

1.2 Ziele und Aufbau der Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Modellierung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Emissionen weiterzuentwickeln und diese am Beispiel der EU-27- und der EFTA-Länder in einer 1km × 1km und stündlichen Auflösung für das Jahr 2008 anzuwenden. Zudem zielt diese Arbeit darauf ab, sowohl die vom Kyoto-Protokoll erfassten Treibhausgase (CO2, CH4, N2O sowie SF6,

H-FKW/HFC und PFC als CO2-Äquivalente) als auch die gängigen „klassischen“ Luftschadstoffe (NOx,

SOx, NH3, PM10, NMVOC) an Hand ausgewählter Beispiele sektoral, räumlich und zeitlich zu

be-schreiben. Die Arbeit gliedert sich im Wesentlichen in die Grundlagen der Emissionsberechnung, die Methodik und die Ergebnisse sowohl der räumlichen als auch der zeitlichen Auflösung, die Ergeb-nisse von kombinierten räumlich-zeitlichen Auswertungen und schließlich eine Diskussion über die Unsicherheit der Ergebnisse.

Kapitel 1 beschreibt die Problemstellung und den Stand des Wissens über die räumliche und zeitliche Auflösung von Emissionen in Europa.

Kapitel 2 befasst sich mit den Grundlagen der Emissionsberechnung, die für das Verständnis der nachfolgend beschriebenen Methoden wichtig sind. So werden in Kapitel 2 sowohl die Entstehung der Emissionen als auch das prinzipielle Vorgehen bei der Erstellung von nationalen Emissionsin-ventaren mit den dazugehörigen Datenquellen zusammenfassend beschrieben.

Kapitel 3 gibt zunächst einen Überblick über die Methodik der räumlichen Verteilung von Punkt-, Linien- und Flächenquellen. Im weiteren Verlauf von Kapitel 3 werden die methodischen Verbesse-rungen für die Emittentengruppen nacheinander für ausgewählte Schadstoffe näher erörtert und an anhand von Beispielen wird ihr Nutzen aufgezeigt. Eine Zusammenfassung der sektoralen Ergebnisse für einen Gesamtüberblick über Treibhausgase und klassische Schadstoffe schließt Kapitel 3 ab. Kapitel 4 gibt einen entsprechenden Überblick für die zeitliche Auflösung wie Kapitel 3 für die räum-liche Auflösung. Die zeiträum-liche Auflösung in Kapitel 4 beginnt mit der Beschreibung des grundsätzli-chen Vorgehens unter der Anwendung von Jahres-, Wogrundsätzli-chen- und Tagesprofilen. Im Anschluss folgen die sektoralen Verbesserungen mit den Ergebnissen mit abschließender Betrachtung aller Quellgrup-pen zusammen.

In Kapitel 5 werden zuerst alle Möglichkeiten zur Bestimmung von Unsicherheiten bei der Emissi-onsmodellierung erörtert, die räumlichen und zeitlichen Ergebnisse mit anderen existierenden Ergeb-nissen verglichen und darüber hinaus eine qualitative Bewertung der Ergebnisse gegeben.

Die Arbeit bietet zudem eine Schlussfolgerung mit Ausblick und Empfehlungen für zukünftige Ar-beiten in Kapitel 6.

1.3 Stand des Wissens und Verbesserungspotenziale

Die Emissionsmodellierung kann im Wesentlichen in folgende Bereiche unterteilt werden: die Emis-sionsberechnung auf nationaler Ebene, die räumliche Auflösung auf ein Zielgitter und schließlich die zeitliche Auflösung der bereits räumlich verteilten Gitterwerte.

Die Emissionsberechnung auf internationaler Ebene ist am umfassendsten in den Richtlinien zur Be-richterstattung im Rahmen des Übereinkommens über weiträumige grenzüberschreitende Luftver-schmutzung (UNECE-CLRTAP) und der Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen (UN-FCCC) mit dem Kyoto-Protokoll beschrieben. Das „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b) für die Luftschadstoffe und die IPCC Guidelines (IPCC 2006) für die Treibhausgase stellen die Referenz für die Erstellung von nationalen Emissionsinventaren dar. In den beiden Guidelines werden die Emissionsquellen im Einzelnen beschrieben; in den jeweiligen Quellgruppenbeschreibun-gen sind zudem Vorgaben zur Berechnung der Emissionen und die zugehöriQuellgruppenbeschreibun-gen Standard-Emissions-faktoren enthalten. Auf der Basis der Informationen aus den Richtlinien erstellen die meisten Behör-den der einzelnen Länder die jährlichen Emissionsinventare. Der Vergleich der Emissionen zwischen den EU-31-Ländern zeigt dennoch für einzelne Schadstoffe Inkonsistenzen zwischen den Ländern. Die Verbesserung der Emissionsberechnung steht aber nicht im Fokus dieser Arbeit, viel mehr stellen die nationalen Emissionen die Eingangsdaten dar, auf deren Basis die räumliche und die zeitliche Verteilung durchgeführt und weiterentwickelt werden.

Der Stand des Wissens bei der räumlichen Verteilung hängt von der Quellgruppe, dem Untersu-chungsgebiet und der damit verbundenen Detailtiefe, d. h. von der Auflösung, ab. Die allgemeine Beschreibung der räumlichen Top-down-Methodik für Europa ist in (van der Gon et al. 2010), (Good-win et al. 2009), (Maes et al. 2009), (Briggs 2005), (Friedrich 2004), (Schwarz 2002) oder (Lenhart und Friedrich 1995) zu finden. Dabei werden die nationalen Emissionen unterschieden nach detail-lierten Quellgruppen mithilfe von georeferenzierten und sektorspezifischen Indikatoren als Punkt-, Linien- oder Flächenquelle auf einzelne Gitterzellen verortet.

Auf der europäischen Ebene wurden in (Briggs 2005) erstmals Emissionen in 1km × 1km Rasterzel-len für EU15 aufgelöst, welches bis dato die höchste Auflösung für Europa darstellt. Trotzdem ist das Emissionsmodell der niederländischen Organisation für Angewandte naturwissenschaftliche For-schung (TNO) (van der Gon et al. 2010) mit einer Auflösung von ~ 7km × 7km das zurzeit am häu-figsten genutzte räumlich-differenzierte Inventar. Die Analysen der Methoden von (van der Gon et al. 2010), (van Gon und Hulskotte 2010), (Maes et al. 2009), (Briggs 2005), (Schwarz 2002) oder (Goodwin et al. 2009) zeigen, dass das prinzipielle Vorgehen der räumlichen Verteilung auf der eu-ropäischen Ebene bisher nur schematisch und qualitativ beschrieben wurde. Demzufolge wurde bis-lang auf eine über die Grundgleichung hinausgehende, funktionale Beschreibung der räumlichen Ver-teilung vollständig verzichtet.

Neben den Verbesserungsmöglichkeiten bezogen auf die Entwicklung von Abbildungsvorschriften weisen einzelne Sektoren noch weiteren methodischen Verbesserungsbedarf auf. Beispielsweise wer-den in allen bisherigen Arbeiten die industriellen Emissionen entweder nur als Punktquellen oder

vollständig als Flächenquellen verteilt; es gibt keine differenzierte Betrachtung von diffusen Anteilen bei industriellen Quellen und keine kombinierte Verteilung der Emissionen.

Die Emissionen aus dem Straßenverkehr werden bisher entweder als Linien- oder als Flächenquelle verteilt, bessere wäre ein kombiniertes Vorgehen mit Linien- und Flächenquelle.

Auch beim Schienenverkehr auf europäischer Ebene besteht Verbesserungsbedarf. In der Literatur werden Emissionen direkt auf das Schienennetz verteilt. Bisher bleiben allerdings auf dem europäi-schen Level zum einen Rangierbahnhöfe unberücksichtigt und zum anderen wird nicht beachtet, dass die Verbrennungsemissionen größtenteils auf den nicht-elektrifizierten Bahnabschnitten zu finden sind.

Nationale Schifffahrt auf der europäischen Ebene wird in der Literatur ebenfalls nur unzureichend behandelt. Der Schiffsverkehr auf Binnenwasserstraßen wird in der Regel mehr oder weniger gut abgebildet, allerdings werden Anteile wie die Küstenschifffahrt oder der nationale Fischfang gar nicht oder geographisch falsch verortet. Daher sind Weiterentwicklungen auch bei der nationalen Schiff-fahrt notwendig.

Regionale Unterschiede beim Energieträgereinsatz in Haushalten werden bisher auf der europäischen Ebene anhand von stark vereinfachenden Splitfaktoren ohne nationale Besonderheiten in den Blick genommen. Daher ist es notwendig, funktionale Beziehungen abzuleiten, welche nationale Unter-schiede berücksichtigen können.

In der Regel lösen nationale Inventare höher auf als räumlich-differenzierte europäische Inventare. Für die Niederlande (siehe PRTR Netherlands 2011) beispielsweise stehen jährlich Emissionen mit einer 5km × 5km-Auflösung und für das Vereinigte Königreich (siehe Bush et al. 2010) stehen eben-falls jährlich Emissionen in einer Auflösung von 1km × 1km der Öffentlichkeit zur Verfügung. Die räumliche Verteilung für die Niederlande und das Vereinigte Königreich wird im Vergleich zu den bisher genannten Modellen, welche für die räumliche Verteilung einen Top-down-Ansatz wählen, mit einem Bottom-up-Modell durchgeführt. Diese Modelle verwenden viele detaillierte Datensätze, welche nur auf der nationalen Ebene verfügbar und nicht auf die europäische Ebene übertragbar sind. Die nationalen räumlich verteilten Datensätze bieten eine sehr gute Möglichkeit, um die Modeller-gebnisse zu vergleichen und die Abweichungen zu quantifizieren.

Das grundsätzliche Ziel der zeitlichen Auflösung ist es, die räumlich aufgelösten Emissionsdaten bis hin zu stündlichen Werten pro Gitterzelle aufzulösen. Manchmal wird die zeitliche Auflösung auch als Teil der Transportmodellierung betrachtet, da die zeitliche Variation der Emissionen auch direkt in Transportmodellen berücksichtigt werden kann.

Das grundsätzliche Vorgehen der zeitlichen Auflösung mit der dreistufigen Einteilung in Jahres-, Wochen- und Tagesprofilen ist bereits in (Lenhart und Friedrich 1995) zu finden. ((Lenhart und Fried-rich 1995)) geben tabellarisch die Datenquellen für zeitliche Indikatoren wieder. Wie in (Schwarz 2002) beschrieben, wurden in GENEMIS (Friedrich 2004) für Europa einfache Annahmen teils durch länderspezifische statistische Daten wie z. B. Brennstoffverbräuche, Verkehrszählungen, Produkti-onsindizes etc. ersetzt. Des Weiteren wurde – wie in (Schwarz 2002) erwähnt – auch eine erste Ein-beziehung von Temperaturdaten z. B. für Benzinverdunstung und Heizwerke in GENEMIS (Friedrich 2004) durchgeführt.

Trotz der Verbesserungen der Datengrundlagen durch (Friedrich 2004) wurden die zeitlichen Profile bisher bei weitem nicht ausreichend und vor allem kaum funktional beschrieben.

Status quo bei der zeitlichen Auflösung ist, dass länder- und jahresunabhängige Faktoren zum Einsatz kommen. (van der Gon et al. 2011) geben einen Überblick über die aktuell in der Emissionsmodel-lierung verwendeten schadstoffunabhängigen Zeitfaktoren.

Das größte Manko bei der zeitlichen Auflösung auf der europäischen Ebene ist das Fehlen von funk-tionalen Beziehungen, welche in Abhängigkeit von einfach zugänglichen Parametern die zeitliche Variation von emissionsverursachenden Aktivitäten beschreiben. Solche funktionale Beziehungen können insbesondere dazu genutzt werden, Zeitprofile für die Zukunft oder aber auch für die Gegen-wart abzuleiten, selbst bei einer schlechten Datengrundlage.

Für die Strom- und Fernwärmeversorgung existieren zwar von (Adolph 1997) die zum damaligen Zeitpunkt noch aktuellen Beziehungen und Funktionen, allerdings stützen sich diese auf eine nur sehr schwer zugängliche Datenbasis. Daher haben die abgeleiteten Beziehungen und Zeitfaktoren von (Adolph 1997) keinen Einzug in die zeitliche Emissionsmodellierung gehalten. Demzufolge sind Funktionen und Beziehungen für die Kraftwerke auf der Basis von aktuellen Daten abzuleiten, welche vor allem einfach zugänglich sind.

Eine dynamische Beschreibung der zeitlichen Auflösung der Ammoniakemissionen in Abhängigkeit von meteorologischen Parametern für Nord- und Mitteleuropa ist in (Skjøth et al. 2011), (Gyldenkærne et al. 2005), (Pinder et al. 2004) und (Skjøth et al. 2004) zu finden. Wegen der Kom-plexität der dort beschriebenen Funktionen sind diese Beziehungen bisher noch nicht in die zeitliche Emissionsmodellierung eingeflossen. Daher ist es notwendig, die bestehenden Funktionen zur Be-schreibung der landwirtschaftlichen Aktivitäten auf Gesamteuropa zu erweitern und Teile zu verein-fachen, damit diese für die Emissionsmodellierung leichter zu handhaben sind.

Zusammenfassend gesehen zeigt die zeitliche Auflösung von Emissionen nur eine unzureichende Betrachtung und Beschreibung der Zeitprofile vor allem auf der europäischen Ebene. Daher ist es notwendig, die Methodik als auch die Datengrundlage zur zeitlichen Auflösung zu überarbeiten und die Zeitprofile auf eine belastbare Grundlage zu stellen. Darüber hinaus ist es erforderlich, den Ein-fluss der Außentemperatur auf die einzelnen Quellgruppen anhand von Funktionen zu beschreiben, damit die zeitliche Auflösung weitestgehend mittels der Außentemperatur beschrieben werden kann. Eine Betrachtung der Unsicherheiten für hochauflösende Emissionsmodelle ist bisher kaum durch-geführt worden. Infolgedessen ist es notwendig, die Hemmnisse und die Limitierungen von gängigen Unsicherheitsanalysemethoden zu identifizieren, damit sie zukünftig überwunden werden können. Idealerweise sollten Empfehlungen gegeben werden, um praktikable Unsicherheitsanalysen für die hochauflösenden Emissionsmodelle zu liefern.

2 Grundlagen

2.1 Entstehung von Emissionen

Die Entstehung von Emissionen hat verschiedene Ursachen. Als natürliche Ursachen für die Emissi-onsentstehung können beispielsweise Vulkanausbrüche oder Waldbrände angeführt werden. Im Fo-kus dieser Arbeit steht aber die Beschreibung der durch Menschen verursachten Emissionen. Emis-sionsverursachende anthropogene Aktivitäten sind in erster Linie Verbrennungs- und Produktions-prozesse, Produktanwendungen sowie landwirtschaftliche Aktivitäten. Die Anteile zwischen den Quellgruppen variiert je nach Schadstoff, tendenziell kann aber von einer Dominanz der Verbren-nungsprozesse gegenüber anderen Quellgruppen ausgegangen werden. Eine Ausnahme hiervon ist gerade für Schadstoffe wie Ammoniak (NH3) oder Methan (CH4) zu beobachten, da diese

hauptsäch-lich durch landwirtschafthauptsäch-liche und abfallwirtschafthauptsäch-liche Aktivitäten verursacht werden.

Aufgrund der bedeutenden Rolle der Verbrennung für die Emissionsentstehung wird diese im Fol-genden kurz erläutert. Eine Verbrennung ist eine exotherme Redoxreaktion, welche unter Abgabe von Energie in Form von Wärme und Licht abläuft. Die chemische Energie, welcher in Wärme und Licht umgewandelt wird, stammt aus fossilen Brennstoffen wie Kohle, Erdgas und Erdöl (vgl. Strauss 2009). Bei der technischen Vorrichtung zur Durchführung von Verbrennungen handelt es sich um Feuerungsanlagen. Anwendung finden Feuerungsanlagen beispielsweise, wie auch schon aus den Emittentengruppen hervorgeht, bei der Kraftwerks-, Industrie-, Haushalt-, Kraftfahrzeugfeuerung und Ähnlichem. Als Energieträger können neben den bereits erwähnten fossilen Brennstoffen auch regenerative Energieträger wie Biomasse oder Biogas zum Einsatz kommen. Emissionen resultieren direkt aus den Verbrennungsprozessen als Verbrennungsprodukte (siehe auch Abbildung 8.1). Neben den Verbrennungsprozessen spielen die industriellen Produktionsprozesse für die Entstehung von Emissionen ebenfalls eine wichtige Rolle. Emissionen entstehen bei industriellen Prozessen ent-weder aus den eingesetzten Rohstoffen oder als Nebenprodukt aus dem Produktionsprozess. Im „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b) sind die industriellen Produktionsprozesse in folgende Hauptkategorien untergliedert: Mineralindustrie, chemische Industrie, Metallindustrie, Her-stellung von POPs, Verbrauch von POPs und Schwermetallen3 _{und sonstige industrielle Produktion.}

Emissionen entstehen nicht nur bei der Herstellung von Produkten, sondern auch bei deren Anwen-dung. Die berücksichtigten Quellgruppen bei der Emittentengruppe der Lösemittel- und Produktan-wendungen betreffen aber in erster Linie die Verwendung von Endprodukten, wie auch die Einteilung im Folgenden zeigt. Berücksichtigt sind laut dem „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b): Auftragen von Farben und Lacken, Entfettung von Bauteilen, chemische Reinigung von Tex-tilien, Anwendung von chemischen Produkten (hier vor allem in der Produktion), Druckindustrie (vor

allem Farbbenutzung), Einsatz von Lösemitteln in Haushalten und sonstige Produktanwendungen (Präservieren von Holz, Zigarettenrauch etc.).

Landwirtschaftliche Emissionen werden durch eine Reihe sehr unterschiedlicher Prozesse verursacht. Eine grundsätzliche Einteilung kann in die Tier- und Pflanzenproduktion erfolgen. Der „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b) und der IPCC (IPCC 2006) unterteilen hingegen die Emis-sionen aus der Landwirtschaft in die Bereiche: Fermentation bei der Verdauung, Wirtschaftsdünger-Management, Reisanbau, landwirtschaftlich genutzte Böden und Pflanzenbau, Brandrodung, Ver-brennen von Ernterückständen sowie sonstige landwirtschaftliche Emissionen.

Emissionen aus der Abfall- und Abwasserwirtschaft entstehen insbesondere durch Abfalldeponie-rung, Abwasserbehandlung und Müllverbrennung. Diese Struktur ist auch in der Quellgruppeneintei-lung sowohl bei „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b) als auch in den IPCC Guide-lines zu finden.

Die sonstigen Emissionsquellen anthropogener Aktivität betreffen vor allem diffuse Quellen, welche in den bisher genannten Sektoren nur unzureichend oder gar nicht berücksichtigt werden. „Gemäß der Definition im UNECE PRTR-Protokoll und der EG-PRTR-Verordnung Nr. 166/2006/EG handelt es sich bei diffusen Quellen um die zahlreichen kleinen oder verteilten Quellen, aus denen Schad-stoffe in Luft, Wasser und Boden freigesetzt werden können, deren kombinierte Wirkung auf diese Medien erheblich sein kann und für die es nicht praktikabel ist, einen Bericht zu jeder einzelnen Quelle einzuholen. Dazu zählt z. B. der Verkehr oder private Haushalte“. Im Rahmen dieser Arbeit werden die diffusen Quellen bezogen auf die betreffenden Sektoren weiter gefasst, aber die grund-sätzliche Definition bleibt erhalten, dass es sich um zahlreiche kleine und verteilte Quellen handelt. Die Klassifizierung der diffusen Quellen ist notwendig, da der diffuse Anteil anders methodisch ver-teilt werden soll als die restlichen Emissionen, welche eindeutiger zu lokalisieren sind (z. B. als Punktquelle).

2.2 Berechnung von Emissionen

Die Berechnung der quellgruppenspezifischen Emissionen auf nationaler Ebene stellt die Grundlage für die räumlich-zeitliche Top-down-Modellierung dar. „Generell gibt es zwei unterschiedliche Mög-lichkeiten, die räumliche Verteilung von Emissionen durchzuführen: den Top-down- und dem Bot-tom-up-Ansatz. Bei einem Top-down-Ansatz geht es darum, ein übergeordnetes System unter Zuhil-fenahme von zusätzlichen Informationen in seine Teilsysteme aufzuteilen. Im Gegensatz dazu werden bei einem Bottom-up-Ansatz im Zusammenhang stehende Einzelsysteme zu einem übergeordneten System zusammengefasst“ (Thiruchittampalam et al. 2010). Emissionen könnten also im Grunde von vornherein räumlich und ggf. auch zeitlich differenziert berechnet werden, wie es teilweise in Bot-tom-up-Modellen durchgeführt wird. Die wesentliche Limitierung bei einer räumlich und zeitlich differenzierten Bottom-up-Emissionsmodellierung ist die Datenverfügbarkeit. Informationen zur di-rekten Berechnung von Emissionen beispielsweise direkt auf Gitterebene sind sogar in der lokalen Modellierung kaum möglich. Eine Emissionsmodellierung auf der Ebene von Verwaltungsbezirken

ist am ehesten denkbar, wobei diese in der Regel auch nur auf nationaler Ebene möglich ist, da sich die Datenverfügbarkeit und der Detaillierungsgrad der öffentlich zugänglichen Daten zwischen euro-päischen Ländern erheblich unterscheiden. Daher stellt die Emissionsberechnung auf nationaler Ebene immer noch die einzige Möglichkeit dar, um Eingangsdaten für die räumlich-zeitliche Model-lierung von größeren Gebieten wie Europa (hier EU-27 + Schweiz, Norwegen, Island und Liechten-stein) zur Verfügung zu stellen.

2.2.1 Prinzipielles Vorgehen bei der nationalen Emissionsberechnung

Die Emissionsberechnung für die einzelnen Sektoren auf nationaler Ebene wird im Allgemeinen mit einem Indikator für die Aktivität, der Aktivitätsrate und dem Maß der Emissionsintensität, dem Emis-sionsfaktor, berechnet. Die anthropogenen Emissionen eines Landes setzen sich zusammen aus der Summe der Emissionen der einzelnen Quellgruppen für jeden Schadstoff. Die Emission eines Sektors berechnet sich aus dem Produkt der Aktivitätsrate mit dem zugehörigen Emissionsfaktor,

woraus sich die Gleichung für die Emissionsberechnung eines Landes ergibt (vgl. Wickert 2001 und EEA 2011b):

(2.1)

mit E = Emission; c = Land; s = Quellgruppe; p = Schadstoff; u = Subsektor; a = Aktivitätsrate und e = Emissionsfaktor.

Die Aktivitätsrate stellt beispielsweise den Verbrauch eines Energieträgers (z. B. Steinkohle) in Kraftwerken über das Jahr dar; es ist möglich, den Verbrauch als Masse in kg oder als Energie in TJ anzugeben. Der zugehörige Emissionsfaktor gibt beispielsweise die Emissionsmenge eines Schad-stoffs bezogen auf eine Einheit des verbrauchten Energieträgers an, d. h. die Emissionsfaktoren haben entweder die Einheit 𝑘𝑔 (𝑆𝑐ℎ𝑎𝑑𝑠𝑡𝑜𝑓𝑓)

𝑘𝑔 (𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑒𝑡𝑟ä𝑔𝑒𝑟) oder

𝑘𝑔 (𝑆𝑐ℎ𝑎𝑑𝑠𝑡𝑜𝑓𝑓)

𝑇𝐽 (𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑒𝑡𝑟ä𝑔𝑒𝑟). Die Emissionsfaktoren können dabei

vielfältige Informationen über spezielle Prozesse oder Minderungstechniken enthalten.

Im Folgenden soll anhand von Beispielen aus dem deutschen Treibhausgasinventar mögliche Daten-quellen für Aktivitätsraten und Emissionsfaktoren beschrieben werden. Bezogen auf die Aktivitäts-raten unterscheiden sich die Datenquellen in der Regel nicht zwischen klassischen Schadstoffen und Treibhausgasen, lediglich bezüglich der Emissionsfaktoren. In Deutschland wird, ähnlich wie in vie-len anderen europäischen Ländern auch, die Energiebilanz als Basis für die Emissionsberechnung aus dem Sektor Energie verwendet. „Die Energiebilanz bietet eine Übersicht über die energiewirtschaft-lichen Verflechtungen innerhalb der Bundesrepublik und erlaubt eine Aufteilung nach Brennstoffen







a

e

E

(

)

und Quellgruppen. Die Energiebilanz bezieht ihre Daten wiederum von einer Vielzahl anderer Quel-len“ (Strogies 2010).

Die Aktivitätsdaten, vor allem zu Produktionszahlen, für die Berechnung der Emissionen aus Indust-rieprozessen werden aus Verbandsstatistiken, zusätzlichen Verbandsinformationen und Erhebungen des Statistischen Bundesamtes (Destatis) ermittelt (vgl. Strogies 2010).

Für die Aktivitätsdaten aus dem Sektor Lösemittel und Produktanwendungen wird laut dem deut-schen Treibhausgasinventar (Strogies 2010) auf veröffentlichte Statistiken des Statistideut-schen Bundes-amtes zurückgegriffen, insbesondere die Produktions- und Außenhandelsstatistik.

Die Berechnungen der Emissionen für die Quellgruppe Landwirtschaft erfolgen durch die Aktivitäts-raten bestimmt aus den Agrarstatistiken des Statistischen Bundesamtes; dabei handelt es sich vor allem um Tierzahlen, verkaufte Düngermengen, Größe der landwirtschaftlichen Anbauflächen und ergänzende Informationen aus der Literatur (z. B. Ernterückstände, empfohlene Düngergaben) (vgl. Strogies 2010).

Für die Aktivitätsdaten im Bereich Abfall und Abwasser wird nach (Strogies 2010) hauptsächlich auf veröffentlichte Daten des Statistischen Bundesamtes zurückgegriffen, ergänzt durch Studien und sonstige Expertenschätzungen.

Die Emissionsberechnung erfolgt schließlich mit den zugehörigen Emissionsfaktoren. Standardwerte für Emissionsfaktoren aller Sektoren können sowohl den IPCC-Guidelines (IPCC 2006) als auch dem „Emission Inventory Guidebook 2009“ (EEA 2011b) entnommen werden.

2.2.2 Emissionen aus internationalen Abkommen und Berichtspflichten

Internationale Abkommen und Berichtspflichten sind eine sehr gute Quelle für jährlich aktualisierte Eingangsdaten für hochauflösende Emissionsmodellen.

Die Erkenntnis vieler Nationen der Welt, dass Probleme wie der Klimawandel oder die Luftver-schmutzung nur global gelöst werden können, hat zu einer Reihe von Abkommen geführt. Das Ziel dieses Kapitels ist es, einen kurzen Überblick über die wichtigsten Abkommen und die daraus resul-tierenden Berichtspflichten zu geben, welche als Eingangsdaten zur räumlichen Verteilung genutzt werden können. Zu deren Beschreibung wurden die zwei wichtigsten Abkommen gewählt: zum einen die Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen (UNFCCC) mit dem Kyoto-Protokoll und zum anderen das Übereinkommen über weiträumige grenzüberschreitende Luftverschmutzung (UNECE-CLRTAP).

Das Ziel der Klimarahmenkonvention ist es vor allem, die anthropogen verursachten Treibhaus-emis-sionen zu reduzieren, um damit die Folgen des Klimawandels so weit wie möglich einzudämmen. Alle Vertragsstaaten verpflichteten sich mit der Ratifizierung des Kyoto-Protokolls, die Treibhaus-gasemissionen im jährlichen Turnus zu berichten. Die Reduzierung der Emissionen der direkten Treibhausgase wie CO2, CH4, N2O, H-FKW/HFC, PFC und SF6 sowie der indirekten Treibhausgase

wie NOx, CO, NMVOC und SO2 wird in Relation zu den Emissionen von 1990 bewertet. Die

die im Wesentlichen der bisher beschriebenen Einteilung in Hauptquellgruppen entspricht: Energie, Prozesse, Lösemittel und Produktanwendungen, Landwirtschaft, Abfall und Abwasser4 _(siehe

IPCC-Guidelines IPCC 2006 für die komplette CRF-Klassifizierung).

Das Übereinkommen über weiträumige grenzüberschreitende Luftverschmutzung zielt nach (CLR-TAP 2009) darauf ab, einen Rahmen für die Zusammenarbeit der Regierungen zum Schutz der Ge-sundheit und der Umwelt vor grenzüberschreitender Luftverunreinigung zu schaffen. Erfasst werden im Rahmen von CLRTAP folgende Schadstoffe: Cd, CO, HCB, HCH, Hg, NH3, NMVOC, NOx, Pb,

PCB, PM10, PM2.5, SOx, PAH, Dioxine und Furane. Die Berichterstattung findet im so genannten

„New Format for Reporting“ (NFR) statt. Die NFR-Struktur ist bei der Quellgruppeneinteilung ähn-lich der CRF-Struktur (siehe „Emission Inventory Guidebook“ EEA 2011b für die komplette NFR-Klassifizierung).

Die hier genannten Berichtspflichten im Rahmen von UNFCCC und CLRTAP werden im Folgenden als Eingangsdaten für die räumliche und die zeitliche Auflösung verwendet, wobei für die direkten Treibhausgase UNFCCC als Referenz gewählt und für die klassischen Schadstoffe (zum Teil auch indirekten Treibhausgase) CLRTAP als Referenz bestimmt wurde.

2.3 Räumliche Verteilung von Emissionen

Mit der räumlichen Verteilung ist man bestrebt, aus nationalen Emissionen räumlich differenziert Emissionsgitterwerte zu berechnen. Die räumliche Verteilung mittels einer Top-down-Methodik wird in (Janssens-Maenhout et al. 2012), (van der Gon et al. 2010), (Goodwin et al. 2009), (Maes et al. 2009), (Briggs 2005), (Schwarz 2002), (Laing 1996) oder (Lenhart und Friedrich 1995) übereinstim-mend als ein Prozess beschrieben, bei dem die nationalen Emissionen direkt auf das Gitter oder auf administrative Einheiten verteilt werden. Die räumliche Auflösung kann entsprechend mit den fol-genden Abbildungsvorschriften dargestellt werden:

p s c p s i p s c p s i

x

x

E

E







x

x

mit E = Emission; i = Gitterzelle; s = Quellgruppe; p = Schadstoff; c = Land; x = Verteilparameter bzw. Indikatorwert.